KRIGING_INDICADORES

7/27/2019 KRIGING_INDICADORES

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Kriging Indicadores



2Introducción

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Noviembre 2005



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Contenidos

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How to Use this Template ..........................................................Error! Bookmark not defined.

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Questions About This Template .................................................Error! Bookmark not defined.

2 Style Examples ....................................................Error! Bookmark not defined.

Paragraph Styles ........................................................................Error! Bookmark not defined.

Character Styles .........................................................................Error! Bookmark not defined.

Figure Examples ........................................................................Error! Bookmark not defined.

Table Example ...........................................................................Error! Bookmark not defined.

Note Examples ...........................................................................Error! Bookmark not defined.

Tutorial Boxes ............................................................................Error! Bookmark not defined.

3 Word Tips .............................................................Error! Bookmark not defined.

Using Styles ...............................................................................Error! Bookmark not defined.

Outline View ...............................................................................Error! Bookmark not defined.

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4Introducción

Introducción

En esta guía se mostrará paso a paso la forma de hacer una estimación de leyes usando elmétodo de Kriging de Indicadores usando las rutinas de estimación de leyes de Vulcan.

Todo lo anterior se basa en la manera, debidamente correcta, de llenar los paneles que estáninvolucrados en la rutina.



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Abrir Modelo de Bloques

Lo primero es abrir el archivo con el modelo de bloques que desee utilizar para hacer la asignaciónde las leyes estimadas. Este paso es alternativo, pues seleccionando alguno de los métodos severificará si hay algún modelo de bloques abierto para la estimación y en caso de no encontrarseninguno, el sistema pedirá la información necesaria mediante las mismas ventanas que semostrarán a continuación.

•

Seleccione Block• Seleccione Open.

• Ingrese el nombre del modelo de bloques que desea usar para hacer la estimaciónde leyes.

Puede usar la flecha en el extremo de la casilla para el nombre del modelo para listar los archivos.bmf del directorio actual o pinchar el botón Browse … para navegar por un archivo.



6Creación del Archivo de Parámetros

Creación del Archivo deParámetros

• Seleccione Block / Grade Estimation / Indicator



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- En esta ventana Ud. debe indicar el nombre del archivo en que almacenará los parámetros deestimación. El nombre del archivo en el disco (explorador de Windows) será <project><nombreingresado en esta ventana>.bef. En este archivo puede haber diferentes conjuntos de parámetrosde estimación. Para esto se ingresa un identificador adicional en la siguiente ventana.

• Ingrese un nombre para New estimation ID o puede usar Old.

• Haga click sobre OK.




• Active Store number of samples si quiere almacenar el número de muestrasutilizadas en la estimación.

• Active Store number of holes si quiere almacenar el número de sondajes utilizadosen la estimación de cada bloque.

• Active Store flag when estimated si quiere marcar los bloques que pudieronestimarse en esta corrida.

• Active Assign parent block value to subblock si quiere que las subceldas seestimen al soporte del bloque parent.

• Choose parent block size, permite utilizar un tamaño parent definido por el usuarioque se debe definir en los siguientes recuadros.

• Parent block X,Y,Z size, permite especificar el tamaño del bloque parent definidopor el usuario.

Haga clic sobre Next para pasar al siguiente panel. Se desplegará el panel Distance toSamples. Este panel permite guardar la distancia promedio entre el bloque y las muestras usadasen su estimación

• Seleccione la(s) variable(s) del modelo de bloques para almacenar el(los) tipo(s)de distancia(s) deseado(s).



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• En Default distance when no estimate is made, se ingresa el valor que asignaráa las variables del modelo de bloques indicadas en este panel cuando no pueda

efectuarse la estimación.

Haga clic sobre Next para pasar el siguiente panel. Se desplegará el panel Search Region.

• Bearing, Plunge y Dip son las rotaciones de los ejes del elipsoide o caja para labúsqueda de las muestras.

• Major, Semi-Major y Minor axis son las dimensiones de los ejes del elipsoide o cajade búsqueda.

• Seleccione entre Use search Ellipsoid / Use search box, dependiendo de la formageométrica que quiere usar para buscar las muestras.

• Active la opción Unfold by tetrahedral model si tiene un modelo para transformarcoordenadas estratigráficas.

• Haga clic sobre Next para continuar en el siguiente panel denominado DiscretisationSteps. Ingrese 1, 1 y 1 en X,Y y Z, respectivamente




• Haga clic sobre Next para continuar en el siguiente panel: Sample Counts.

• Debe ingresar en Minimum number of samples per estimate y en Maximumsamples per estimate.

• Seleccione Use an octant based search para restringir las muestras por octante.



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• En Maximum samples per octant indique el máximo número de muestras que sepermitirán por cada octante. Debe tener en cuenta el mínimo número de muestras

indicadas para estimar un bloque, para que no se forma una inconsistencia.

• Seleccione Additional restrictions si quiere hacer una búsqueda por octanteavanzada.

Minimum octants with samples fuerza a que exista al menos el número de octantesindicado en el casillero aportando muestras para la estimación.

Minimum samples per octant fuerza a que exista al menos el número de muestras indicadoen el casillero por cada octante que aporte muestras para la estimación.

• Select octant rotation type permite seleccionar entre tres diferentes rotacionespara definir los octantes a los que refiere este panel. Para cada rotación se indicanlos ángulos Bearing, Plunge y Dip.

• La distancia utilizada para determinar las muestras que están más próximas lapuede seleccionar con las opciones Select by anisotropic distance y Select bycartesian distance.

• En la opción Distance to check duplicate samples, se permite indicar una toleranciapara muestras que se consideran localizadas en el mismo punto.

• Haga clic sobre Next para continuar en el siguiente panel. Se desplegará la ventanaIndicator Kriging CutOffs.




• En este panel por cada línea se ingresa la variable donde se almacenará elresultado del kriging del indicador, la varianza de estimación, el valor por defecto

común para las dos variables y el valor de la ley de corte que define el indicador.Para activar cada grupo de entradas de datos debe marcar con el mouse elrecuadro de activación a la izquierda de cada fila de ingreso.

• Seleccione Next. cuando haya completado la ventana anterior.

• Seleccione entre especificar median indicador kriging o especificar los variogramaspara cada cutoff. Con median indicador kriging se especifica un variograma comúnpara cada cutoff.

• Seleccione Next. cuando haya completado la ventana anterior.



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• Seleccione Next en la ventana Variogram model selection para el últimovariograma correspondiente a la última ley de corte. Así aparecerá el panel PostIndicador .

Aparecerá la ventana Variogram model selection.

Acá se ingresan los variogramas para cada Cutoff (si

es que ingresó la primera opción del menú anterior) o

debe ingresar solo un variograma común para todos

los cutoffs (si seleccionó la segunda opción del menú

anterior). Una vez que haya ingresado todos los

valores o se haya leído el variograma de un archivo

con extensión *.vrg. El primer cutoff está ligado al

level 1, el segundo al level 2 y así sucesivamente






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No volume correction. En este caso la varianza no se corrige.

Affine volume correction. Se mantiene la forma de la distribución manteniendo la media, peroajustando la varianza.

Indirect lognormal volume correction. Este hace un ajuste asumiendo que se esta modificandouna distribución lognormal.

Variance reduction factor . Este es al factor de ajuste de la varianza propiamente. El ajuste sehará basado en este factor.

Minimum of the distribution. Este es el valor mas bajo de la distribución. Este debiera ser menorque el menor cutoff. A menudo se usa 0, como el valor mínimo.

Maximum of the distribution. Esta es la ley más alta de la distribución. El aumento de este valoraumenta el valor de las leyes producidas.

Left tail distribution parameter . Este parámetro controla la forma de la distribución entre el valormínimo y el menor cutoff. Si es 1, es una línea recta. Si es menor que 1, se usa una curva sobre larecta, si es mayor que una, la curva es bajo la recta.

Middle interval distribution parameter . Cumple la misma función que el parámetro anterior, peropara conectar la distribución entre cutoffs.

Right tail distribution parameter . Cumple la misma función que el parámetro anterior, pero paraconectar la distribución entre el mayor cutoff y el máximo de la distribución.

Discretisation of the distribution. Este es el número de muestras que se sacan de la nuevadistribución continua. Se recomienda un número como 20, para no sacrificar velocidad ni perderrepresentatividad. Si se usa 20, la distribución se muestrea a intervalos de 5%, partiendo en 2.5%hasta 97.5%.

Mean of the distribution. Esta es la media de la distribución o valor estimado E-type.

Coefficient of variation of the distribution. El coeficiente de variación obtenido de la distribucióndespués de hacer la corrección de varianza.

Grade value at a given probability. Este es el valor de la ley para una probabilidad dada. Laprobabilidad se ingresa en el recuadro correspondiente.

Probability for grade cutoff . Este es la probabilidad para el cutoff dado.




Grade over cutoff . Esta es la ley media sobre el cutoff dado.

Grade under cutoff . Esta es la ley media bajo el cutoff dado.

Total grade. Si decide guardar este valor en el modelo, esta ley se calculará utilizando valoresmedios indicados por el usuario para cada intervalo entre los cutoff. De esa forma la integral secalcula en forma discreta. Las medias para cada intervalo y para los extremos, se ingresan en elsiguiente panel.

Seleccione Next para continuar

En el caso de usar Total Grade, se desplegará el panel de medias.

- Aparecerá la ventana Samples Database, para seleccionar las muestras utilizadas para estimar.

• Seleccione Use Database o Use Map file de acuerdo al formato del archivo decompósitos. Ingrese el nombre del Datasheet y el optional identifier si seleccionóUse Database o ingrese el Map file Identifier si seleccionó la otra opción.

• Seleccione Next.



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• Ingrese en Sample groups el nombre del (los) grupo(s) de compósitos que deseausar en la estimación.

• Ingrese en Location X, Y, Z, los campos dentro de la base de datos de compósitosen que se encuentran las coordenadas de las muestras.

• Ingrese en Assay Field el CAMPO que contiene la información de las muestrasque desea utilizar para hacer la estimación. Con la información de esta variabledentro del archivo de compósitos se generará la estimación de la variable deinterés dentro del modelo de bloques (Por ejemplo el valor de la ley de cobredentro del archivo de compósitos generará la estimación para la variable Cu delmodelo de bloques)

• Seleccione Next cuando haya completado la ventana.

• Active Apply logarithm si desea aplicar la función logaritmo a las muestras antes deestimar las leyes. Debe asegurarse que las leyes sean todas positivas para usaresta opción. El valor en Logarithm constant se agregará al valor obtenido al aplicarel logaritmo a la ley.




• Active Cut grade samples si quiere asignar un valor de corte a muestras cuyosvalores sean mayores o menores a los límites por Ud. ingresados. Necesitará

ingresar dos valores: Lower grade cut value y Upper grade cut value.

• Seleccione Next. cuando haya completado el panel.

- Aparecerá la ventana Sample Selection, que permite restringir, mediante una o más delas condiciones descritas en ella, las muestras que se utilizarán para la estimación.

• Seleccione Select using a Numeric tag para limitar las muestras de acuerdo alvalor de un campo numérico.

• Seleccionando Select using a Character Tag puede limitar las muestras deacuerdo al valor de un campo alfanumérico.

• Active Select Using solid triangulation para limitar las muestras a aquellas quese encuentran dentro de una triangulación de un modelo sólido.

• Use Field restrictions permite establecer restricciones para muestras cuyoscampos cumplan las restricciones escritas en la ventana Field selection.

•



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- Cuando haya completado las opciones que Ud. indicó, aparecerá la ventanaSample Limits.

• Seleccione Exclude distant, high yield samples si quiere limitar los radios debúsqueda para muestras con elevada concentración.

- En Threshold for high yield samples ingrese el valor a partir del cual una muestra se

considerará como de alta concentración y para la que se restringirá el radio de búsqueda. En lossiguientes recuadros debe indicar los valores para la nueva elipsoide de búsqueda.

• Seleccione Limit samples per drill hole si desea no incluir demasiadas muestras deun solo sondaje.

• Seleccione Next. cuando haya completado la ventana

- Se desplegará la ventana Block Selection para la selección de los bloques que van aestimarse




• Seleccione Use specific zone si desea incluir sólo los bloques con un determinadovalor en una variable.

• Seleccione Use condition on blocks si desea usar sólo los bloques que cumplan

una determinada condición. (Ej.: Flag eq 0)

• Seleccione Use bounding box si desea estimar sólo aquellos bloques que seencuentran dentro de un rango de coordenadas.

• Seleccione Use bounding triangulation para estimar sólo aquellos bloques que seencuentren dentro de una triangulación.

Haga click sobre Next. Cuando haya terminado. En este momento se habrán grabado las opcionesen el archivo de parámetros de estimación que Ud. Ind



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Run

A continuación se generará el modelo de bloques de acuerdo a las especificaciones ingresadas enlas páginas previas. Seleccione Block / Grade Estimation / Run

- En esta ventana Ud. debe indicar el nombre del archivo en que almacenó los parámetros deestimación.

- Ingrese el nombre del identificador que utilizó al definir los parámetros de estimación.



22Run

• Seleccione OK. Aparecerá una ventana de sistema en que se ejecuta la rutina deestimación de leyes. Cuando ésta termine presione Enter u otra tecla para continuar. Conesto último paso, se ha estimado con Kriging de Indicadores

Documents

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